1. 依據需求整合機器學習平台(例如 TensorFlow...)
2. 依據資料科學家建議實做實驗程式以提高模型預測準確性
3. 設計實驗以提高模型預測準確性
4. 開發資料前處理功能 (標示, 轉格式)
5. 調查研究新技術或新模型
6. 撰寫相關文件
7. 對深度學習具有高度熱忱
8. 熟悉 python 瞭解 python 資料處理相關 libraries, eg, Pandas, NumPy
9. 瞭解 pytorch (tensorflow, darknet, yolact, inception, ylo3, tinyyolo )
10. 熟悉 OpenCV、dlib
11.瞭解 git 使用
12. 瞭解 docker 或 kubernetes 使用
13. 深度學習演算法研究與設計,熟悉深度神經網路的常用模型(CNN、RCNN、VGGNet、ResNet、GCN、GAN等)
14. 基於影像之物件(物件)偵測/辨識演算法設計與開發。
15.深度學習模型訓練、開發與設計。
系統架構規劃
軟體程式設計
Machine Learning